New diagnosis of neonatal cardiac dynamics based on the dynamic systems and the fractal geometry
Year: 2016
Type: article
Study design: Observational Study
Abstract: Antecedentes: la teoría de sistemas dinámicos y la geometría fractal han sido de utilidad para la evaluación de la dinámica cardiaca de adultos y neonatos. Recientemente, desde esta perspectiva, se desarrolló un método diagnóstico de la dinámica caótica cardiaca neonatal. Objetivo: confirmar la capacidad diagnóstica de esta metodología para diferenciar registros cardiacos neonatales normales y con enfermedades cardiacas, mediante un estudio ciego. Métodos: se tomaron 59 registros cardiacos neonatales: 10 con diagnósticos normales y 49 con diferentes enfermedades cardiacas. Se enmascararon los diagnósticos convencionales y se tomaron las frecuencias cardiacas máximas y mínimas cada hora, y el número de latidos/hora durante 21 horas. Para cada dinámica se desarrollaron simulaciones de la totalidad de la secuencia de frecuencias cardiacas, y se generaron atractores; seguidamente, se calculó su dimensión fractal y se cuantificaron sus espacios de ocupación en el espacio fractal de Box Counting, determinando su diagnóstico físico-matemático. Resultados: las dimensiones fractales no permiten diferenciar normalidad de enfermedad. En contraposición, mediante los espacios de ocupación de los atractores caóticos hallados, se logró diferenciar estados de normalidad de enfermedades agudas para lograr una sensibilidad y especificidad de 100 %, así como un coeficiente Kappa de 1. Conclusiones: se comprueba la capacidad diagnóstica a nivel clínico de la metodología desarrollada, y se revela la existencia de una autoorganización acausal de la dinámica cardiaca neonatal, que permite establecer diferencias entre normalidad y enfermedad, con aplicabilidad clínica de carácter preventivo.
Source: Revista cubana de pediatría
Institutions: Hospital Militar Central, Universidad Militar Nueva Granada
Language: English
Subfield: Cardiology and Cardiovascular Medicine
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W2502054747